《深度学习》配套PPT之十：深度学习前沿发展

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深度学习技术介绍PPT课件

根据Marr(1982)年理论，理解一个信息处理系统，具有三个被称为分析层面的内容：计算理论(computational theory)对应计算目标和任务的抽象定义。表示和算法(representation and algorithm)是关于输人和输出如何表示和从输入到输
出变换的算法说明。硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
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CPU困境
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机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住，胡子可能会把下巴盖住等。

深度学习基础PPT幻灯片

Deep Learning
2020/4/2
1
目录
深度学习简介深度学习的训练方法深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络卷积神经网络（CNN）在脑机接口中的应用源自2020/4/22
What is Deep Learning?
浅层结构的局限性在于有限的样本和计算单元情况下对复杂的函数表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定的制约。
2020/4/2
9
受到大脑结构分层的启发，神经网络的研究发现多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；而深度神经网络在训练上的难度，可以通过 “逐层初始化”来有效克服。
A brief introduce of deep learning
2020/4/2
3
机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或预测未来。
机器学习在图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等很多方面的发展还存在着没有良好解决的问题。
2020/4/2
4
特征的自学习
传统的模式识别方法：
通过传感器获取数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择、再到推理、预测或识别。特征提取与选择的好坏对最终算法的确定性齐了非常关键的作用。而特征的样式目前一般都是靠人工提取特征。而手工选取特征费时费力，需要专业知识，很大程度上靠经验和运气，那么机器能不能自动的学习特征呢？深度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。

深度学习详解37页PPT文档

深度学习与浅层学习的区别
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
深度学习的训练方法
深度学习的训练过程
自下而上的非监督学习：从底层开始，一层一层的往顶层训练，分别得到各层参数。
采用无标签数据分层训练各层参数（可以看作是特征学习的过程）。
自上而下的监督学习
基于第一步的得到的各层参数进一步调整整个多层模型的参数，这一步是一个有监督的训练过程。
深度学习的几种常用模型
Auto Encoder（自动编码器） Sparse Coding （稀疏编码） Restricted Boltzmann Machine（限制玻尔兹曼机） Deep Belief Networks （深度信任网络） Convolutional Neural Networks （卷积神经网络）
深度学习可以通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本中集中学习数据及本质特征的能力。
深度学习的实质
通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。
Convolutional Neural Networks(CNN)
Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。

深度学习的未来发展趋势与应用展望

深度学习的未来发展趋势与应用展望人工智能领域的一大突破就是深度学习技术的出现。

深度学习是模拟人脑神经网络的一种机器学习算法，通过多个层级的神经元网络以及复杂的图像、声音等数据分析，进而实现对复杂问题的认知和解决。

近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域有了巨大的成功，然而，它的未来发展趋势和应用展望仍然值得我们深入探讨。

首先，深度学习的未来发展趋势将更加注重模型的可解释性。

虽然基于大规模数据的训练能够在某种程度上提高模型的准确性，但深度学习模型的黑盒性仍然是一个普遍存在的问题。

很多深度学习算法在面对未知的输入时，往往难以给出合理的解释。

因此，未来的研究方向将更加关注如何提高深度学习模型的可解释性，使其更易于人类理解和接受。

其次，深度学习的应用将进一步扩展到更多的领域。

当前，深度学习已经在图像识别、语音识别等领域取得了很大的成功，但在其他领域的应用仍然有待进一步拓展。

例如，在医疗健康领域，深度学习可以应用于辅助医生进行疾病诊断和预防，提高医疗水平和效率。

此外，在金融、交通、农业等领域，深度学习也有着广阔的应用前景。

这些领域的复杂问题和海量数据需要深度学习算法的支持。

同时，深度学习还将与其他学科进行深度融合。

深度学习本身是一门交叉学科，涉及到机器学习、统计学、神经科学等多个领域。

未来，深度学习还将与计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域进行更加深入的融合，形成更加复杂、智能的系统和应用。

通过融合不同学科的知识和技术，深度学习将进一步推动人工智能的发展，实现人与计算机之间更加紧密的交互与合作。

此外，深度学习在数据隐私保护和安全性方面也将得到更多的关注。

随着深度学习应用的普及，大量的个人和敏感数据将被使用和分析。

然而，数据隐私和安全的问题也随之而来。

未来，研究人员将致力于开发更高效的数据隐私和安全保护技术，以确保用户的个人信息不被滥用和泄露。

综上所述，深度学习的未来发展趋势是多方面的。

它不仅将注重提高模型的可解释性，还将进一步拓展到更多的领域，并与其他学科进行深度融合。

深度学习介绍 ppt课件

1.进行前馈传导计算，利用前向传导公式，得到 2.对输出层（第层），计算：
3.对于
的各层，计算：
直到输出层的激活值。
4.计算最终需要的偏导数值：
5.根据残差对参数W和b做出更新：
2020/12/27
12
反向传播与梯度下降
S型函数导数
2020/12/27
开始
数据输入
权值学习
求隐含层和输出层神经元输出
杂项
2020/12/27
5
神经网络
在机器学习与认知识别领域中，人工神经网络是一类模拟生物神经网络的模型，基于大量训练数据，用来预测（决策问题）或估计目标函数模型。人工神经网络一般呈现为相互关联的“神经元”之间相互交换信息的系统。在神经元的连接中包含有可以根据训练样本调整的权重，使得神经网络可以自适应输入样本，并且拥有学习能力。
１）强调了模型结构的深度，通常有5层以上、甚至100多层的隐含层；
２）明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，使得分类或预测更加容易。
2020/12/27
18
深层带来的好处
2020/12/27
为什么采用层次网络 19
预训练与梯度消失现象
神经网络层数加深以后，容易出现梯度消失现象；由于前层的梯度是由后层的梯度项相乘得到，梯度会逐层衰减，从而导致后层的网络
X1 X2 X3 X4 X5 +1
2020I/1n2p/2u7t
X1* h1
X2* h2
X3* h3
X4* +1
X5*
hidden output
• 自动编码器的主要思想是利用无监督方式最小化重建误差，学习到的权重提供了一个网络初始化的较好的初始点。无监督学习的主要目的是从无标签的数据中提取有用的特征，以减少输入信息，保留数据中关键的有效信息。网络通过没有标签的数据学习到潜在的分布信息，有利于它区分有标签的信息。然而，在网络中，权重仍然需要进行微调。因此，需要在神经网络的顶部增加一个线性回归，再对有标签的数据进行处理。网络的微调会采用梯度下降法，对所有层同时进行调整。

基于深度学习的目标识别前沿技术与展望 ppt

• SIFT, HoG, Surf, RIFT等
SVM分类器
贝叶斯网络
DPM目标检测算法
深度学习的提出和发展
2016
2012
2006
诞生（DNN, DBN）
Hinton 发表了第一篇深度学习论文
首次应用（CNN）
Hinton学生在2012年ImageNet比赛中大幅刷新准确度
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
已被2019年cvpr录取
Kirillov, A., Girshick, R., He, K. & Dollár, P. Panoptic Feature Pyramid Networks. (2019). doi:arXiv:1901.02446v1
二、前沿研究方向与趋势
前沿研究方向与趋势
NAS(Neural Architecture Search)
Pengfei Zhu, Longyin Wen, Xiao Bian, Haibin Ling and Qinghua Hu, arXiv 2018. Vision Meets Drones: A Challenge.
面临的挑战运动模糊&果冻效应
面临的挑战果冻效应
面临的挑战
小样本
大部分场景是正常情况，有效样本量非常少。
• 深度学习已经在欧几里得数据域中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据更需要进行有效的分析。
– 三维激光点云数据 – 化学领域的化学成分结构数据 – 生物领域的基因蛋白数据
• 图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战
– 图数据是不规则的 – 大小不同，节点无序 – 每个实例都与周围的其他实例相关

深度学习基础PPT幻灯片课件

深度学习与浅层学习的区别
强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点；
明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
2023/10/14
2023/10/14
6
人脑的视觉机理
1981年的诺贝尔医学奖获得者 David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理机制，他们发现了一种被称为"方向选择性细胞的神经元细胞，当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，而且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。
Categorical judgments, decision making
2023/10/14
23
经典例子：文字识别系统LeNet-5
INPUT 32x32
C3: f . maps
C1: feature maps 6@28x28
S 2: f . maps
6@14x14
16@10x10 S4:f.maps
16@5x5
C5: layer F6: laver OUTPUT
120
2023/10/14
5
深度学习
自2006年，深度学习（Deep Learning）已经成为机器学习研究中的一个新兴领域，通常也被叫做深层结构学习或分层学习。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，深度学习是无监督学习的一种。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，已发现数据的分布式特征表示。

深度学习PPT幻灯片

❖ 案例：星光智能一号广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域
14
深度学习硬件加速方式——ASIC
❖ 阻碍深度学习发展的瓶颈仍是算法速度 ❖ 传统处理器需要多条指令才能完成一个神经元的处理 ❖ ASIC根据深度学习算法定制：处理效率、能效均最高 ❖ 代表：Cambricon（寒武纪科技）DianNao芯片、谷歌的TPU芯片、
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深度学习硬件加速方式——GPU
❖ SIMD方式，计算能力强，并行度支持好 ❖ 通用性，并非针对深度学习
➢ 运行效率受影响 ➢ 能耗仍较大 ❖ 代表： NVIDIA Tesla P100 GPU ❖ 案例：基于GPADAS)方面与众多车企进行合作
样思考
取新的知识技能，并
应用：国际跳棋程序

改善自身性能
应用：垃圾邮件过滤
深度学习
一种机器学习方法，模拟人脑机制解释数据，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性类别或特征
应用：谷歌视频寻猫
1950's 1960's 1970's 1980's 1990's 2000's 2010's
3
深度学习的流程
Horizon Robotics（地平线机器人）BPU芯片 ❖ 案例：基于TPU的AlphaGo与围棋冠军李世石人机大战，总比分4:1获胜
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深度学习硬件加速方式比较
加速方式
优点
缺点
CPU
通用结构、可独立工作通用性导致效率和能效比低
GPU FPGA DSP ASIC
强大的并行计算能力
通用性导致效率受影响、能耗大
灵活性好、设计空间大、省去流片过程改动小、计算能力较高

深度学习技术的前沿进展

深度学习技术的前沿进展深度学习技术是人工智能领域的一项重要技术，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过大量的数据训练和学习，能够实现对复杂问题的深层次分析和解决。

近年来，深度学习技术得到了广泛应用，并在不断取得新的进展。

本文将重点介绍深度学习技术在图像识别、自然语言处理和智能推荐领域的前沿进展。

一、图像识别在图像识别领域，深度学习技术已经取得了突破性的进展。

特别是卷积神经网络（CNN）的应用，使得计算机可以像人一样进行图像识别和分类。

2012年，深度学习技术在ImageNet图像识别大赛中夺冠，引起了广泛的关注。

随着深度神经网络结构的不断优化和硬件计算能力的提升，图像识别的准确率和速度都取得了显著提升。

近年来，图像识别领域的一个热点是目标检测和分割。

传统的目标检测算法需要手动设计特征和分类器，效果较差。

而基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO，通过引入区域提取网络（RPN）和回归网络，实现了高效准确的目标检测。

此外，基于深度学习的图像分割算法，如FCN和U-net，可以将图像中的每个像素进行分类，实现精细的图像分割。

二、自然语言处理深度学习技术在自然语言处理领域也取得了重要进展。

传统的自然语言处理方法需要手动设计特征和规则，效果受限。

而基于深度学习的自然语言处理方法，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过学习语言的上下文和语义信息，可以实现机器对文本的理解和生成。

近年来，深度学习技术在机器翻译、文本分类和情感分析等任务上取得了显著效果。

例如，谷歌的神经网络机器翻译（GNMT）系统利用深度学习技术，实现了更准确、流畅的机器翻译结果。

此外，基于深度学习的语言模型，如BERT和GPT，通过预训练和微调的方式，使得机器能够理解和生成更加自然的文本。

三、智能推荐深度学习技术在智能推荐领域也发挥着重要的作用。

传统的推荐算法主要基于协同过滤和内容过滤，无法很好地处理复杂的个性化需求。

深度学习Deep-Learning【精品PPT文档】

• 减轻梯度消失问题的一个方法是使用线性激活函数（比如rectifier
函数）或近似线性函数（比如softplus 函数）。这样，激活函数的导数为1，误差可以很好地传播，训练速度得到了很大的提高。
目录
• • • • • • • • 深度学习简介数学基础机器学习简介感知器前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络深度学习应用
向量函数及其导数
按位计算的向量函数及其导数
logistic函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
softmax函数
目录
• • • • • • • • 深度学习简介数学基础机器学习简介感知器前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络深度学习应用
机器学习中的一些概念
目录
• • • • • • • • 深度学习简介数学基础机器学习简介感知器前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络深度学习应用
向量
向量的模和范数
常见的向量
矩阵
矩阵的基本运算
矩阵的基本运算
常见的矩阵
常见的矩阵
导数
向量导数
导数法则
导数法则
导数法则
常用函数及其导数
常用函数及其导数
深度学习Deep Learning
目录
• • • • • • • • 深度学习简介数学基础机器学习简介感知器前馈神经网络卷积神经网络循环神经网络深度学习应用
深度学习概念
• 机器学习（Machine Learning，ML）主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对未知或无法观测的数据进行预测。目前，主流的机器学习算法是基于统计的方法，也叫统计机器学习。 • 人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN），也简称神经网络，是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数据之间的复杂关系进行建模。

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增强学习的学习目标，就是Reward，即奖赏。增强学习就是基于奖赏假设。所有的学习目标都可以归结为得到累计的最大奖赏。
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10.1增强学习
第十章深度学习前沿发展
2．增强学习的过程
增强学习是一种试错(trial-and-error)的学习方式，从不断尝试的经验中发现一个好的policy，从而在这个过程中获取更多的reward。在学习过程中，会有一个在 Exploration（探索）和Exploitation（利用）之间的权衡。
将知识从一种语言迁移到另一种语言。以 zeroshot学习方法进行翻译为例，此方法在该域取得了快速的进步。
迁移学习在深度学习中的finetuning，即微调。微调的意思是稍微调整一下。
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全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析深度学习核心技术和实战应用
第十章深度学习前沿发展
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10.2迁移学习
3．迁移学习的应用场景
从模拟中学习
域适应
第十章深度学习前沿发展
跨语言迁移知识
深度学习的 fine-tuning
从模拟中学习并将学到的知识应用在现实世界。例如自动驾驶汽车。
域适应在视觉中是一个常规的需求。另一个常见的域适应场景涉及到适应不同的文本类型。
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10.2迁移学习
第十章深度学习前沿发展
2．迁移学习的分类
按照迁移学习的数据域与任务的分类，有4种分类方式。
给定源域和目标域 Ds 和 Dt，其中，D={X,P(X)}，并且给定源任务和目标任务 Ts 和 Tt，其中 T={Y,P(Y|X)}。源和目标的情况可以以四种方式变化。（1）XS≠XT。源域和目标域的特征空间不同，例如，文档是用两种不同的语言写的。在自然语言处理的背景下，这通常被称为跨语言适应（cross-lingual adaptation）。（2）P(Xs)≠P(Xt)。源域和目标域的边缘概率分布不同，例如，两个文档有着不同的主题。这个情景通常被称为域适应（domain adaptation）。（3）YS≠YT。两个任务的标签空间不同，例如，在目标任务中，文档需要被分配不同的标签。实际上，这种场景通常发生在场景4中，因为不同的任务拥有不同的标签空间，但是拥有相同的条件概率分布，这种情况非常少见。（4）P（Ys|Xs）≠P（Yt|Xt）。源任务和目标任务的条件概率分布不同，例如，源和目标文档在类别上是不均衡的。这种场景在实际中是比较常见的，诸如过采样、欠采等情况。
Exploitation（利用）指根据已知的信息最大化reward。
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10.1增强学习
3．增强无人驾驶。。。
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第十章深度学习前沿发展
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析深度学习核心技术和实战应用
第十章深度学习前沿发展
10.1 增强学习 10.2 迁移学习 10.3 记忆网络 10.4 深度学习的硬件实现习题
10.1 增强学习 10.2 迁移学习 10.3 记忆网络 10.4 深度学习的硬件实现习题
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10.3记忆网络
第十章深度学习前沿发展
1．循环神经网络
人类在思考问题的时候，并不是每次都是从头开始，而是常常建立在某个基础之上开始的。循环神经网络也具有这样的特点。由于在网络中具有循环结构，其能够持续保存输入的信息。这种链状的性质表明，循环神经网络与序列密切相关。这是处理这种数据所使用的神经网络的自然结构。
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
深度学习 BIG DATA
刘鹏张燕总主编刘鹏主编
赵海峰副主编
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇，剖析深度学习核心技术和实战应用
第十章深度学习前沿发展
10.1 增强学习 10.2 迁移学习 10.3 记忆网络 10.4 深度学习的硬件实现习题
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10.1增强学习
第十章深度学习前沿发展
1．增强学习的基本概念
根据经典的教科书上的定义，Reinforcement Learning is learning what to do – how to map situations to actions, so as to maximize a numerical reward signal.[cite David Sutter]。即增强学习关注于智能体（智能体）做什么，如何从当前的状态中找到相应的动作，从而得到更好的奖赏。
Exploration（探索）会放弃一些已知的reward信息，而去尝试一些新的选择——即在某种状态下，算法也许已经学习到选择什么action让reward比较大，但是并不能每次都做出同样的选择，也许另外一个没有尝试过的选择会让reward更大，即Exploration希望能够探索更多关于environment的信息。
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10.2迁移学习
第十章深度学习前沿发展
1．迁移学习的定义
迁移学习涉及到域和任务的概念。一个域 D 由一个特征空间 X 和特征空间上的边际概率分布 P(X) 组成，其中 X=。对于有很多词袋表征（bag-of-words representation）的文档分类，X 是所有文档表征的空间，是第 i 个单词的二进制特征，X 是一个特定的文档。给定一个域 D={X,P(X)}，一个任务 T 由一个标签空间 y 以及一个条件概率分布 P（ Y|X）构成，这个条件概率分布通常是从由特征—标签对 ∈X,∈Y 组成的训练数据中学习得到。在文档分类中，Y 是所有标签的集合（即真（True）或假（False）），要么为真，要么为假。给定一个源域，一个对应的源任务，还有目标域，以及目标任务，迁移学习的目标就是：在 ≠，≠的情况下，在具备来源于 Ds 和 Ts 的信息时，学习得到目标域 Dt 中的条件概率分布 P（Yt|Xt）。绝大多数情况下，假设可以获得的有标签的目标样本是有限的，有标签的目标样本远少于源样本。由于域 D 和任务 T 都被定义为元组（tuple），所以这些不平衡就会带来四个迁移学习的场景。